Windows安装+配置Yolov3(vs2019+NVIDIA+CUDA+cuDNN+OPENCV)

       在安装配置YOLO时候，真是坑一大堆，对我这样的小白来说，真的是不友好。现在记录下安装过程。
由于过去快一个月了，所以只能记录大概步骤。

此文章是参考各大教程集合而成，仅作记录。

参考文章：

https://blog.csdn.net/KID_yuan/article/details/88380269

https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/89885187

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35828626

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37629297

https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/85255267

下载&安装

下载CUDA、OpenCV、VS2019、cudnn
除了opnecv3.4之外，其他的都下载的最新版

下载官网上作者训练好的权重
https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

ps:下面文件操作均可根据自己情况修改路径

1.CUDA_10.2.89

默认安装路径，直接装在了C盘NVIDIA 下
然后配置环境变量，如图

分别为：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

可以测试是否配置成功（cmd运行 nvcc -V），具体结果如下

2.安装对应cuDNN v7.6.5

在官网找到对应的cuDNN下载就行

解压，就是cuda文件夹，然后将其下文件夹里的文件分别移动到相应文件夹

将bin\cudnn64_7.dll 复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin

将include\cudnn.h 复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include

将lib\x64\cudnn.lib 复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

3.opencv 3.4

从官网下载，然后安装。配置环境变量

4.darknet

从官网下载压缩包，解压，然后先移动文件。

将下面两个文件opencv_ffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll移动到darknet\darknet-master\build\darknet\x64

生成darknet.exe

1.在darknet-master\build\darknet下，打开darknet.vcxproj ，将CUDA 后的版本号和你安装的一致。利用搜索可以查找，然后修改即可，一共两处。

2.用你的VS （visual studio )打开darknet.sln，修改属性

打开之后，提示：（图片没法再弄了，搬运自https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/85255267
）

此处选择无升级！（这里被坑过）

  这里打开啥也没有，先修改上面这两个。
然后在右侧darknet上右键点击属性。

常规里将 SDK 版本和平台工具集配置成自己安装的版本

点VC++目录，右侧修改包含目录和库目录
都在窗口“计算的值” 上面添加路径



然后点击输入，右侧修改附加依赖项，在最后添加opencv_world340.lib

然后移动文件
将 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions 所有文件 复制到 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations 中

不然可能会报错，如下图（搬运自https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/85255267）

这些都配置成功后，右键生成或者重新生成就行了。
成功图如下

而此时，相应目录darknet-master\build\darknet\x64 下也会出现darknet.exe

ps：如果生成不成功，可参考其它文章的配置。这里列举两种可能解决方案。

①opencv 装过超过3.4的版本，需要先卸载。
具体办法，参考文章
https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/85255267

②修改darknet.vcxproj
　　如果后面报错说请选择对应的VisualStudio2015版本，需要将darknet.vcxproj，并将红框中的内容都替换为v142（ vs2017 换成v141）

运行yolo

将你之前下载的 yolov3.weights 放到 /darknet-master\build\darknet\x64 中随便一个文件夹中即可，只要你记得住（路径与之后的命令运行有关）。

我直接放到了x64中 ，如图。

此时，便可以运行yolo了。
1.第一种方法
点击此文件夹中（/darknet-master\build\darknet\x64）的cmd文件，直接运行，便可以得到如图结果

懒人版测试：可以将你想要测试的图片直接修改成 dog.jpg 放到此文件夹中 替换原来的 dog.jpg

2. 第二种方法

打开cmd ，切换 \darknet\build\darknet\x64 文件夹下 ，运行命令。

检测图片：

darknet.exe detector test data\coco.data yolov3.cfg yolov3.weights dog.jpg

解释：
　　利用darknet.exe执行检测效果，加载权重（yolov3.weights）之后，对本文件夹下的dog.jpg进行检测
　　
其中，命令文件名前可加相对路径（或者绝对路径)
如：

darknet.exe detector test data\coco.data yolov3.cfg ./weights/yolov3.weights ./data/dog.jpg

检测摄像头：

执行命令

darknet.exe detector demo data\coco.data yolov3.cfg yolov3.weights

检测视频：

执行命令

darknet.exe detector demo data\coco.data yolov3.cfg yolov3.weights gsq.avi

以上便是配置yolo 的全部过程了。